用户画像
，又称人群画像，实际是数据和文字，而不是图片，根据一系列真实目标用户的数据建立的模型。
这些数据主要是指用户的基本信息，如：性别，年龄，性格，爱好，职业等，另外，还包括一些习惯，比如上网时间，上网行为，操作方式，购物习惯等。
老周印象中，记得最早“用户画像”这一词，是在淘宝指数上出现。
用户画像有什么作用呢？
大体上可以总结为以下几个方面：
精准营销 ：精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等。
用户研究 ：指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。
个性服务 ：个性化推荐、个性化搜索等。
业务决策 ：排名统计、地域分析、行业趋势、竞品分析等。
简单的对于创业者来说，用户画像，可以指导我们精准吸粉。做好用户画像之后，我们可以清楚的知道目标用户的性别，年龄，喜好，职业等。
根据这些收集到的精准数据，我们可以有选择的采取营销策略，去吸引目标用户过来关注我们，粉丝越精准，价值越大。
如何构建用户画像？
用户画像在一定的数据基础上能精准定位，数据分为两类——静态数据和动态数据。
静态数据，主要包括用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度。在一定的时间范围内，几乎是不会变化的，比如性别、收入、学历等等，涉及人口或者其他属性，属于自成标签，一般通过用户的注册就可直接获得。
动态数据，主要包括场景、媒体、路径三大维度，应用到互联网中，场景主要包括访问设备、访问时段；媒体指某一时间段下用户具体访问的媒体，如资讯类、视频类、游戏类、社交类等；路径指用户进入和离开某媒体的路径，可以简单理解为用户的站内和站外行为。
数据汇总分类
基本用户分类，比如性别区分，城市分布、年龄划分、收入划分、职业化分等等。
用户标签标注（标签+权重）
标签：用户兴趣点、偏好等
权重：用户需求度、用户指数等
时间：节点+长度
地点：内容+浏览路径
动作：浏览、分享、下单、点赞等等。
从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到预测标签。最后从宏观层面总结，进行数据源统计汇总以及分类，标注+权重的形式，就是得到最终的用户画像。
当然，用户画像的分析是需要验证的，数据是最可靠的依据。要想真正了解用户行为，准确的描述出用户画像，还需要进行深度挖掘以及日积月累的实战经验。
我是：周志松
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